1、介绍

dddocr是一个基于深度学习的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字，包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进的模型，具有较高的准确性和稳定性。

使用dddocr库可以方便地进行文字识别的开发和应用。它提供了简单易用的API接口，可以接收图片作为输入，返回识别结果。用户只需要将待识别的图片传入dddocr库的API接口，即可获取识别出的文字信息。同时，dddocr库还支持批量处理多张图片，提供了多线程和分布式处理的功能，可以提高识别速度和效率。

dddocr库可以广泛应用于各种场景，例如文档数字化、图像检索、自动化办公等。它可以帮助用户快速准确地提取图片中的文字信息，方便进行后续的处理和分析。在实际应用中，dddocr库已经被广泛应用于金融、医疗、物流等领域，取得了良好的效果。

2、基本使用

安装：pip install dddocr

利用dddocr库可以支持识别不同类型的验证码。

示例1：英文字母验证码识别

import dddocr
　　def recognize_letter_captcha(image_path):
　　    ocr = dddocr.DddOcr()
　　    result = ocr.classification(image_path, model_type='letter')
　　    return result
　　image_path = 'letter_captcha.png'
　　result = recognize_letter_captcha(image_path)
　　print(result)

示例2：数字验证码识别

import dddocr
　　def recognize_number_captcha(image_path):
　　    ocr = dddocr.DddOcr()
　　    result = ocr.classification(image_path, model_type='number')
　　    return result
　　image_path = 'number_captcha.png'
　　result = recognize_number_captcha(image_path)
　　print(result)

示例3：混合验证码识别

import dddocr
　　def recognize_mixed_captcha(image_path):
　　    ocr = dddocr.DddOcr()
　　    result = ocr.classification(image_path, model_type='mixed')
　　    return result
　　image_path = 'mixed_captcha.png'
　　result = recognize_mixed_captcha(image_path)
　　print(result)

示例4：滑动验证码识别

　import dddocr
　　def recognize_slide_captcha(image_path):
　　    ocr = dddocr.DddOcr()
　　    result = ocr.slide_captcha(image_path)
　　    return result
　　image_path = 'slide_captcha.png'
　　result = recognize_slide_captcha(image_path)
　　print(result)

示例5：中文验证码识别

　　import dddocr
　　def recognize_chinese_captcha(image_path):
　　    ocr = dddocr.DddOcr()
　　    result = ocr.classification(image_path, model_type='chinese')
　　    return result
　　image_path = 'chinese_captcha.png'
　　result = recognize_chinese_captcha(image_path)
　　print(result)

以上示例中，image_path为待识别的验证码图片路径，通过调用不同的识别函数来识别不同类型的验证码。每个示例都创建了一个dddocr的实例，然后调用相应的方法进行识别。识别结果会以字符串形式返回。实际应用中，可能需要根据具体情况进行参数调整和模型训练，以提高识别准确性。

3、selenium+dddorc自动化登录识别验证码

使用selenium和dddocr进行自动登录时，可以通过以下步骤识别验证码：

安装selenium和dddocr库：

  pip install selenium
　　  pip install dddocr

导入必要的库和模块：

   from selenium import webdriver
　　   from selenium.webdriver.common.by import By
　　   from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
　　   from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
　　   import dddocr

创建一个dddocr的实例：

　　 

 ocr = dddocr.DddOcr()

使用selenium打开登录页面，并找到验证码图片元素：

  driver = webdriver.Chrome()
　　   driver.get('https://example.com/login')
　　   captcha_image = driver.find_element(By.ID, 'captcha-image')

获取验证码图片的src属性，并下载保存到本地：

 captcha_image_src = captcha_image.get_attribute('src')
　　  driver.get_screenshot_as_file('screenshot.png')

使用dddocr识别验证码：

 result = ocr.classification('screenshot.png', model_type='mixed')
　　   captcha_code = result[0]['text']

在登录页面找到验证码输入框，并输入识别出的验证码：

captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
　　   captcha_input.send_keys(captcha_code)

输入其他登录信息，并提交表单：

  username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
　　   password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
　　   username_input.send_keys('your_username')
　　   password_input.send_keys('your_password')
　　   submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
　　   submit_button.click()

完整的代码示例：

　from selenium import webdriver
　　from selenium.webdriver.common.by import By
　　from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
　　from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
　　import dddocr
　　ocr = dddocr.DddOcr()
　　driver = webdriver.Chrome()
　　driver.get('https://example.com/login')
　　captcha_image = driver.find_element(By.ID, 'captcha-image')
　　captcha_image_src = captcha_image.get_attribute('src')
　　driver.get_screenshot_as_file('screenshot.png')
　　result = ocr.classification('screenshot.png', model_type='mixed')
　　captcha_code = result[0]['text']
　　captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
　　captcha_input.send_keys(captcha_code)
　　username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
　　password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
　　username_input.send_keys('your_username')
　　password_input.send_keys('your_password')
　　submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
　　submit_button.click()

以上代码示例中，假设登录页面的验证码图片元素的id为'captcha-image'，验证码输入框的id为'captcha-input'，用户名输入框的id为'username-input'，密码输入框的id为'password-input'，登录按钮的id为'submit-button'。根据实际情况，需要替换这些id值为实际的页面元素id。

注意：上述示例仅适用于验证码图片直接以img标签的形式嵌入在页面中的情况。

4、验证码通过Ajax请求加载如何识别

如果验证码是通过Ajax请求加载的，可以通过以下步骤识别验证码：

使用selenium打开登录页面，并等待验证码图片加载完成：

  driver = webdriver.Chrome()
　　   driver.get('https://example.com/login')
　　   wait = WebDriverWait(driver, 10)
　　   captcha_image = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'captcha-image')))

执行JavaScript代码，获取验证码图片的base64编码：

   captcha_image_base64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(21);", captcha_image)

将base64编码解码为图片，并保存到本地：

 with open('captcha.png', 'wb') as f:
　　       f.write(base64.b64decode(captcha_image_base64))

使用dddocr识别验证码：

  result = ocr.classification('captcha.png', model_type='mixed')
　　  captcha_code = result[0]['text']

在登录页面找到验证码输入框，并输入识别出的验证码：

  captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
　　   captcha_input.send_keys(captcha_code)

输入其他登录信息，并提交表单：

 username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
　　   password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
　　   username_input.send_keys('your_username')
　　   password_input.send_keys('your_password')
　　   submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
　　   submit_button.click()

完整的代码示例：

　from selenium import webdriver
　　from selenium.webdriver.common.by import By
　　from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
　　from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
　　import dddocr
　　import base64
　　ocr = dddocr.DddOcr()
　　driver = webdriver.Chrome()
　　driver.get('https://example.com/login')
　　wait = WebDriverWait(driver, 10)
　　captcha_image = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'captcha-image')))
　　captcha_image_base64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(21);", captcha_image)
　　with open('captcha.png', 'wb') as f:
　　    f.write(base64.b64decode(captcha_image_base64))
　　result = ocr.classification('captcha.png', model_type='mixed')
　　captcha_code = result[0]['text']
　　captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
　　captcha_input.send_keys(captcha_code)
　　username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
　　password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
　　username_input.send_keys('your_username')
　　password_input.send_keys('your_password')
　　submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
　　submit_button.click()

以上代码示例中，假设登录页面的验证码图片元素的id为'captcha-image'，验证码输入框的id为'captcha-input'，用户名输入框的id为'username-input'，密码输入框的id为'password-input'，登录按钮的id为'submit-button'。根据实际情况，需要替换这些id值为实际的页面元素id。

注意：上述示例仅适用于验证码图片通过Ajax请求加载，并且返回的是base64编码的情况。如果验证码图片是通过其他方式加载的，或者返回的是其他格式的数据（如图片的URL），则需要根据具体情况进行相应的处理。

​现在我也找了很多测试的朋友，做了一个分享技术的交流群，共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化，性能，安全，测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验，还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习！划重点！开源的！！！
qq群号：485187702【暗号：csdn11】

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走！ 希望能帮助到你！【100%无套路免费领取】